AI · 算法工程
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面向A股的多人智能体投研框架，接入龙虎榜、游资、解禁等本地数据源，让7位AI分析师按A股规则辩论并给出风险评估。
面向 AI Agent 的级联运行时，在 Agent 循环内按成本、延迟、质量和策略动态调度模型与决策，帮你在不牺牲效果的前提下省下推理开销。
Meta 开源的通用前馈式三维重建模型，能从单张或多视角图像直接恢复带真实尺度的三维几何，省去传统 SfM 的繁琐标定与优化流程。
低代码构建多智能体大模型应用的框架，把模型微调、知识库、数据流程等环节封装成简单接口，让开发者少写胶水代码就能搭出复杂 Agent 系统。
给 LLM Agent 用的长期记忆系统，通过压缩和知识图谱把文本与多模态历史高效存下来，让 Agent 跨会话记住关键信息。
把视频扩散模型的推理速度提升 100–200 倍，靠一致性蒸馏、稀疏线性注意力和 SageAttention 等系统级优化，让视频生成真正跑得动。
基于 JAX 的计算机视觉研究库，提供注意力机制、Transformer 和 Vision Transformer 等模型实现，方便快速搭建和复现视觉研究实验。
Multi-LoRA inference server that scales to 1000s of fine-tuned LLMs
基于 PyTorch 的自监督学习库，用对比学习和 JEPA 世界模型在无标注图像上训练表征，省去人工标注成本。
Eagle 是一系列前沿视觉语言模型，主打以数据为中心的训练策略，能看图理解并回答多模态问题，适合做图文问答和视觉理解研究。
用多环境任务系统评测大模型作为智能体的综合能力，覆盖操作系统、数据库、知识图谱等场景，方便横向对比不同模型的 agent 表现。
开源的运动恢复结构（SfM）流水线，从多张照片自动重建三维场景和相机位姿，适合做摄影测量与三维建模。
给 AI 智能体做技能路由和工作流编排的框架，在 SkillsBench 上提升奖励并大幅省 token，适合搭多技能协作的编码或科研智能体。
MAGI-1 是一个大规模自回归视频生成模型，把视频拆成片段逐段预测生成，适合需要长时序连贯性的视频创作场景。
逆向 Google Gemini 网页版得到的 Python 异步接口，能直接调用对话、图像生成等能力，省去官方 API 的申请和限制。
把随手写的提示词改写成更清晰、结构化的版本，让文生图和图像编辑模型生成效果更稳定。
用 Blender 程序化生成带深度、位姿等标注的逼真训练图像，解决计算机视觉任务缺高质量合成数据的问题。
基于 faster-whisper 的语音转写服务，提供兼容 OpenAI API 的接口，用 Docker 一键部署即可获得本地语音识别与翻译能力。
开源文档解析模型，用强化自迭代（RSI）循环做后训练，在准确率和速度上达到 SOTA，适合给 LLM 和 Agent 做 OCR 与文档理解。
基于飞桨的高性能推理部署工具包，专门用来把大语言模型和多模态模型跑起来、服务化，支持 ERNIE 系列和 OpenAI 兼容接口。
给 AI 智能体用的记忆框架，借助 Obsidian 笔记库搭建并维护可长期积累的数字大脑，让智能体跨会话记住知识。
自托管的本地 NVR 与 AI 视觉监控软件，支持目标检测、移动侦测、人脸识别和车牌识别，可接入 IP 摄像头并利用 Coral、CUDA 等硬件加速，数据不出本地。
轻量可定制的大模型评测框架，支持 LLM、VLM、AIGC 和 RAG 的效果评估与性能压测，帮团队快速跑通基准测试。
AWQ 是一种激活感知的权重量化方法，能在几乎不损失精度的情况下把大模型压到 4bit，并配合高效推理内核显著降低显存占用、提升推理速度。